Wer mit sehr großen Datenmengen arbeitet, steht häufig vor der Frage, wie Informationen strukturiert abgelegt und performant ausgewertet werden können. Datenmodellierung bildet dabei das Fundament, auf dem Big-Data-Lösungen aufgebaut werden.



Kursinhalt




1. Merkmale und Herausforderungen von Big Data
  • Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit
  • Typische Datenquellen
  • Architekturentscheidungen




2. Speicher- und Verarbeitungskonzepte
  • Verteilte Dateisysteme
  • Stapel- und Streamverarbeitung
  • Data Lakes und Data Warehouses




3. Datenmodellierung für analytische Systeme
  • Logische und physische Modelle
  • Dimensionale Modellierung
  • Umgang mit unstrukturierten Daten




4. Qualität, Sicherheit und Betrieb
  • Datenqualitätsmanagement
  • Zugriffs- und Berechtigungskonzepte
  • Skalierbarkeit im laufenden Betrieb




Berufliche Relevanz




  • Planung leistungsfähiger Datenplattformen
  • Grundlage für Analytics- und KI-Projekte
  • Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen